論文レコメンドにおける Graph Convolutional Network を用いたlink prediction

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved プロジェクトの制約  ● レコメンドの設計と評価   ○ 興味を前提に医師が最も学べる論文を推薦したい  ■ 業界の動向軸  ■ 患者、症例軸  ■ 興味軸  ■ 非専門で見落としがちな常識軸   ■ （エンジニアとしては横断的に使えるモデルだと嬉しい）   ○ 実際に医師に使われて初めて評価される   ■ AUC、MRR、nDCG...     ● 利用可能なデータ  ○ M3内のコンテンツビュー   ■ 医療ニュースや製薬企業のMRからのメッセージ   ○ オープンなJournalデータ   ○ 「論文クリック」のような直接的な教師データがほぼ無い状態 

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved 医療業界のインターネットにおける論文事情  ● 基本的にはCSと同じで各Journalが論文を持つ   ○ オープンな場合と有料である場合がある   ○ 医師のみアクセスできる場合がある     ● 論文検索DB  ○ CiNiiやGoogle Scholar   ○ 日本：医学中央雑誌刊行会による医中誌、  　　　その他日本語検索エンジンがいくつかの会社から提供   ○ 海外：アメリカ国立衛生研究所による MEDLINE、PubMed(*1)  　　　日に2000件以上が登録されるらしい     ● 「PubMedレコメンドサービス」「日本語でPubMed検索」   「論文ブックマーカー」など競合サービスはいくつか存在するが   オープンデータ×エムスリーはあり得る   *1 正確にはアメリカ国立衛生研究所 (NIH)内の国立医学図書館 (NLM)がMEDLINEを、国立生物工学情報センター (NCBI)がPubMedを運営している。　 PubMedはMEDLINEデータを含む。関連用語のシソーラスや取得用の API等もあり、医療論文においてはメジャー。

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved recommendation サーベイ  ● latent factor model  ○ Collaborative Filtering (CF)  ○ Matrix Factarization (MF)  ○ Bayesian Personalized Ranking (BPR)  ○ WARP loss、K-Order Static loss  ● graph  ○ PageRank, ItemRank  ○ bipartite graph recommendation  ● deep  ○ Wide & Deep Learning  ■ マルチモーダルをconcatするDNNでranking  ○ GRU4Rec  ■ sequenceを使い時系列を考慮  ○ collaborative deep learning ■ CF行列をNNで最適化する ○ Graph Convolutional Network (GCN)  ■ Pintarest,RecSys 2018とか有名（ノード同士の関係度を教師として解く）    [1806.01973] Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems [1708.04396] BiRank: Towards Ranking on Bipartite Graphs

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved Graph Convolutional Network model  ❏ Session-based Social Recommendation via Dynamic Graph A!ention Networks : paper ❏ Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks : paper ❏ SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS : paper ❏ Link Prediction Based on Graph Neural Networks : paper ❏ LINK PREDICTION IN HYPERGRAPHS USING GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS : paper ❏ Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks (RGCN) : paper ❏ Decagon: Representation Learning on Multimodal Graphs : paper, github ❏ A Theoretical Justification of Link Prediction Heuristics : paper, slide ● GCN model ○ CNN入力をGraph構造に拡張したモデル ○ Embedding、Labeling、Image、Text等様々なタスクを扱える ○ 様々な評価関数 ○ Deep Graph Library (DGL)などのOSS  ○ BigGraphなどの分散省メモリモデルも     ● 今回はlink predictionタスクに注目   ○ node間にedgeが発生するか予測するタスク   ○ DGL内のRGCN exampleを参考にモデリング   ○ 半教師あり学習の形でも解くことができる    

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved graphの構築  ● エムスリーが持つデータでgraphを構築         user  contents  tag  ● user, contents, tagの3つのソーシャルグラフ   ○ user同士はprof、contents同士は関連度で接続   ○ contentsに紐づくkeywordを抽出する仕組みを利用   ■ 既存の自然言語処理システム   ■ 薬剤、疾患ワードがtagとなる     ● 相互接続  ○ user-contents間はpageview   ○ tagは紐付き医師情報、コンテンツ内容で紐付け  

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved graphの構築  ● PubMed上の論文データをGraphに追加       user  contents  tag  ？ ● PubMed論文ノードとuserノードとの間に   Linkがあるかという問題に落とし込む     ● PubMed論文にはシソーラスがある   　・薬剤、疾患、効能   　・英語なので日訳時に揺れが発生するが   　　少しでも関連していればtag接続     ● RGCNを利用し、既存ノードを教師とした   link predictionとして半教師あり学習  

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved 手法の比較  ● tag base  ○ 医師が見たコンテンツに対して紐付いたtagを単純にカウントしたモデル   ○ 例：ある医師が肺癌の記事を多く見ていたら肺癌関連論文     ● 社内の興味ランクスコアベース   ○ 医師のtagへの興味をGraph (TriRank)を用いてスコア化   ○ 既に他勉強会で技術公開したもの (*1) ○ スコアが高い所から優先的に表示     ● GCNレコメンドモデル   ○ GWに3日程かけて作成したもの（チューニングが若干甘いか）   ○ 全論文から「linkがある可能性の高い順」に   *1 https://speakerdeck.com/vaaaaanquish/emusuriniokerugurahugou-zao-woyong-itayuzaxing-wei-falsetagufu-ke

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved tag baseの結果  ● 多くのユーザに同じ論文が発生 ○ m3.com内のコンテンツだけだと冬期はインフルエンザの記事が増える等季節性やレコメンドのバイアス、エコーチェンバー、フィルターバブルが顕著 ● 論文の内容について一切考慮していない ○ 同じキーワードの物を rankingできない ● ページビューの多少に大きく左右 ○ ページビュー数回だと条件が絞られすぎる ○ 多すぎると汎用的な回答にある放射線科医Aに対するレコメンド 1. High ambient temperature dampens adaptive immune responses to influenza A virus infection. (東大の先生が書いたインフルエンザワクチンの効能向上の論文 ) 2. Obstructive sleep apnoea in multiple pregnancy. (妊娠中の閉塞性睡眠時無呼吸と糖尿病、高血圧、低出生体重の関連 ) 3. Emperor geese (Anser canagicus) are exposed to a diversity of influenza A viruses, are infected during the non-breeding period, and contribute to intercontinental viral dispersal. (右のガチョウとインフルエンザの関連を書いた論文 )

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved ランクスコアとGCNの結果の比較  社内の興味ランクスコアベース     1. Management of patients with implanted cardiac devices during radiotherapy: results of a Spanish survey in radiation oncology departments. (インプラント患者の癌治療の調査 ) 2. Caspase independent cleavages of TDP-43 generates 35kD fragment that cause apoptosis of breast cancer cells. (乳癌細胞の反応に関する調査 ) 3. Treatment trends and Medicare reimbursements for localized prostate cancer in elderly patients. (高齢者患者の限局性前立腺癌の治療動向等の調査 ) GCNレコメンドモデル     1. Breast cancer in young women: an overview. (若い女性の乳癌に関する科学的解析のサーベイ ) 2. Temporal dynamic reorganization of 3D chromatin architecture in hormone-induced breast cancer and endocrine resistance. (ホルモン誘発乳癌における内分泌抵抗 ) 3. Structural and Molecular Mechanisms of Cytokine-Mediated Endocrine Resistance in Human Breast Cancer Cells. (ヒト乳がん細胞におけるサイトカイン媒介内分泌抵抗の構造、分子的機序 ) ● 単語に対する関連スコアを用いて専門分野には寄せられる結果したが、論文内容を加味するにはかなり調整が必要そう ○ タグ内での論文スコア ● GCNにより専門性が見える（気がする）ように ● 事例ベース、臨床などもユーザに対応して分かれている

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Copyright © 2015 M3, Inc. All Rights Reserved 積まれた多くの課題  ● 例のように概ね上手くいっているように見える  ○ 目視以上の評価がRelease前に必要  ■ 話題のJournal紹介のメルマガで利用？医師へのアンケート？    ● モデリング  ○ データの分布の変化に強い？拡張できる？  ■ 簡素なモデルでエムスリーと紐付き、データの追加もgraph構造なので難しくない  ■ tagの紐付かない論文、表現の揺れ  ■ 現在は2年分のPubMedデータを利用  ● PubMed掲載の論文は500万件強  ● 掲載外のJournal等も採用するにはBigGraphのような仕組みが必要か    ● プロジェクトマネージメント  ○ 目的の軸を何とするか  ■ “非専門の勉強”等は現状できないがプロダクトによっては必要  ○ 何をもってフィーとするか  ■ エムスリーのデータを用いた目的に応じた論文  ■ 有名医師のコメントなどの付加価値 

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